008-redis应用-01-分布式锁

2023-08-26 13:45:52

一、概述

1.1、概念理解

　　分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题。分布式锁来限制程序的并发执行

　　原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch 线程切换。

　　分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面占一个位置，当别的进程也要来占时，发现已经被占用，就只好放弃或者稍后再试。一个排它锁。

1.2、使用

　　占位一般是使用 setnx(set if not exists) 指令，只允许被一个客户端占用。先来先占，用完了，再调用 del 指令释放位置。

> setnx lockkey true 
OK
... do something critical ... 
> del lock
 (integer) 1

问题1、如果逻辑执行到中间出现异常了，可能会导致 del 指令没有被调用，这样就会陷入死锁，锁永远得不到释放。

　　于是在拿到锁之后，再给锁加上一个过期时间，比如 5s，这样即使中间出现异常也可以保证 5 秒之后锁会自动释放。

> setnx lockkey true 
OK
> expire lockkey 5 
... do something critical ... 
> del lockkey
 (integer) 1

问题2、如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了，可能是因为机器掉电或者是被人为杀掉的，就会导致 expire 得不到执行，也会造成死锁。

　　这种问题的根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令而不是原子指令。如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。也许你会想到用 Redis 事务来解决。但是这里不行，因为 expire 是依赖于 setnx 的执行结果的，如果 setnx 没抢到锁，expire 是不应该执行的。事务里没有 if- else 分支逻辑，事务的特点是一口气执行，要么全部执行要么一个都不执行。

　　为了解决这个疑难，Redis 开源社区涌现了一堆分布式锁的 library，专门用来解决这个问题。实现方法极为复杂，小白用户一般要费很大的精力才可以搞懂。如果你需要使用分布式锁，意味着你不能仅仅使用 Jedis 或者 redis-py 就行了，还得引入分布式锁的 library。

　　为了治理这个乱象，Redis 2.8 版本中作者加入了 set 指令的扩展参数，使得 setnx 和 expire 指令可以一起执行，彻底解决了分布式锁的乱象。从此以后所有的第三方分布式锁 library 可以休息了。

> set lockkey true ex 5 nx 
OK 
... do something critical ... 
> del lock:codehole

　　上面这个指令就是 setnx 和 expire 组合在一起的原子指令，它就是分布式锁的奥义所在。

二、使用中的问题

2.1、超时问题

　　Redis 的分布式锁不能解决超时问题，

　　问题描述，如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长，以至于超出了锁的超时限制，就会出现问题。因为这时候锁过期了，第二个线程重新持有了这把锁，但是紧接着第一个线程执行完了业务逻辑，就把锁给释放了，第三个线程就会在第二个线程逻辑执行完之间拿到了锁。

　　如，一个任务使用了分布式锁，开始时候设置锁key，10分钟过期，程序执行完毕删除key。

　　　　看似没问题，如果任务实际执行需要12分钟，此时会出现上述情况，redis10分钟自动删除锁key，第二个任务获得锁执行，执行过程中第一个结束，释放锁key。会彻底乱掉的节奏。

　　解决方案，

　　　　方案一、Redis 分布式锁不要用于较长时间的任务。如果真的偶尔出现了，数据出现的小波错乱可能需要人工介入解决。

　　　　方案二、更加安全的方案是为 set 指令的 value 参数设置为一个随机数，释放锁时先匹配随机数是否一致，然后再删除 key。但是匹配 value 和删除 key 不是一个原子操作，Redis 也没有提供类似于 delifequals 这样的指令，这就需要使用 Lua 脚本来处理了，因为 Lua 脚本可以保证连续多个指令的原子性执行。

　　　　设置value随机值

tag = random.nextint() # 随机数
if redis.set(key, tag, nx=True, ex=5):
    do_something()
    redis.delifequals(key, tag) # 假象的 delifequals 指令

　　　　lua匹配删除

# delifequals
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

2.2、可重入性

　　可重入性是指线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持同一个线程的多次加锁，那么这个锁就是可重入的。

　　比如 Java 语言里有个 ReentrantLock 就是可重入锁。Redis 分布式锁如果要支持可重入，需要对客户端的 set 方法进行包装，使用线程的 Threadlocal 变量存储当前持有锁的计数。不推荐使用。

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